乳腺影像學報告及數據系統分類對肉芽腫性乳腺炎與乳腺癌鑒別診斷的價值*

林鳴琴 莊淑蓮 楊 爽 曹君妍 張 婷* 肖嘉哲

肉芽腫性乳腺炎(granulomatous mastitis，GLM)是一種少見的乳腺慢性特發性炎癥，具有起病隱匿、發病迅速、表現多樣及復發率高等特點，診斷及治療均較為棘手，尤其易誤診為乳腺癌，而近年來發病率逐年增長，已成為臨床研究的熱點之一[1]。美國放射學會(American College of Radiology，ACR)制定的乳腺影像學報告及數據系統(breast imaging reporting and data system，BI-RADS)為臨床醫生對乳腺腫瘤性病變的良惡性鑒別診斷評估提供了有意義、規范化的診斷信息，尤其是最新的第5版BIRADS分類(2013年)應用以來，已廣泛被臨床和超聲醫師所接受。然而，BI-RADS對于GLM與乳腺癌鑒別診斷的作用如何，目前仍鮮有學者研究。基于此，本研究旨在應用第5版BI-RADS規范化超聲詞典和分類方法進行超聲描述及分類診斷，探究其在GLM與乳腺癌鑒別診斷中的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2012年9月至2017年12月在東莞市中醫院就診的87例乳腺疾病患者，其中43例為GLM患者(45個病灶)，44例為乳腺癌患者(46個病灶)。所有患者均為女性；年齡18～87歲，平均年齡(41±14)歲；病灶直徑6～100 mm，平均直徑(33±18)mm。在GLM患者中已婚占93.02%(40/43)，平均年齡(31.91±6.03)歲；乳腺癌患者已婚100%(44/44)，平均年齡(51.07±13.02)歲。所有病灶均通過穿刺活檢或手術得到病理結果。所有入組患者均簽署知情同意書，符合東莞市中醫院倫理委員會的倫理要求。

1.2 納入與排除標準

(1)納入標準：①確診為GLM或者乳腺癌的患者；②所有患者均有手術或粗針穿刺病理結果。

(2)排除標準：①患者未進行手術或者粗針穿刺且未能取得有效的組織，無確切的組織病理學結果；②哺乳期或妊娠期女性；③已確診為乳腺癌患者，并仍在進行放化療的輔助治療；④無法配合超聲檢查；⑤超聲檢查的圖像質量較差，難以獲取研究所需的所有評估指標。

1.3 儀器設備

使用Philips IU22型彩色多普勒超聲診斷儀(荷蘭Philips公司)，配備線陣探頭L12-5，頻率為5.0～12.0 MHz；Aplio300彩色多普勒超聲診斷儀L-73S(日本東芝公司)，實時高頻線陣探頭，頻率為6.0～12.0 MHz。

1.4 檢查方法

患者取仰臥位，雙臂上舉以充分暴露雙側乳房，乳房較大者必要時采用側臥位檢查，以乳頭為中心放射狀扇形掃查，掃查過程中發現病灶，使用線陣探頭widescan模式，并運用彩色多普勒彩超探測病灶血流情況，對病灶的二維和彩色多普勒彩超掃查情況存儲動態圖和靜態圖。并且當日將所有高清原始圖像上傳至影像歸檔及傳輸系統(picture archiving and communication systems，PACS)，方便后續整理。

1.5 圖像分析

(1)分析人員：由兩名工作超過10年的有經驗的超聲醫師對所有病灶的圖像進行圖像分析及記錄分析結果，對所有病例的基本情況及最終的病理結果不知情。兩名醫師獨立在PACS系統閱片，遇到結果不一致時，再一起討論分析得出最終一致的答案。

(2)分析依據及步驟：根據2013版ACR制定的乳腺影像報告和數據系統BI-RADS對病灶進行描述及分類，按照第5版BI-RADS分類[2]乳腺超聲影像詞典規范描述詞記錄乳腺組織構成、病灶的大小、形狀、方位、邊緣、回聲模式、后方回聲特征、鈣化以及結構扭曲、導管改變、皮膚改變、水腫和血管分布等相關特征。

1.6 評價指標

診斷結果判定以ACR BI-RADS分類為標準，將2類及3類歸為良性；4類及5類歸為惡性。使用受試者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲線來計算BI-RADS分類對GLM和乳腺癌鑒別診斷的診斷效能，計算ROC曲線下面積(area under curve，AUC)，以及得出了最大約登指數(Youden index)，根據最大約登指數確定相應的靈敏度、特異度、陽性預測值及陰性預測值。

1.7 統計學方法

數據采用SPSS20.0軟件進行統計分析。計量資料符合正態分布使用均數±標準差()表示，組間比較采用t檢驗；計量資料不符合正態分布則以中位數(四分位區間)表示，組間的比較采用Mann-Whitney U檢驗；計數資料則以個數(百分比)表示，組間的比較采用x2檢驗或Fisher精確檢驗，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 入組患者臨床表現

87例入組患者共91個病灶，所有病灶均經病理組織學證實，患者的臨床表現見表1。

表1 87例患者臨床表現[%(n/N)]

2.2 GLM和乳腺癌聲像學特征比較

入組的GLM和乳腺癌病例，通過詳細分析其二維及彩色多普勒聲像圖的特征，分析指標包括病灶周圍乳腺組織成分、病灶形態、病灶縱橫比、邊緣、內部及后方回聲、有無鈣化、血供特征及其他伴隨特征等，比較兩者在這些指標之間的差異。結果發現在病灶的縱橫比、邊緣是否完整、內部及后方回聲、是否有鈣化及彩色血流分布、是否有組織扭曲及皮膚改變和水腫等GLM和乳腺癌的聲像學特征比較，差異具有統計學意義(x2=13.580，x2=65.188，x2=17.160，x2=14.887，x2=6.131，x2=7.893，x2=6.284，x2=38.748，x2=35.708；P＜0.05)，見表2。

2.3 BI-RADS分類診斷效能評價

以病理組織學結果作為金標準，評估BI-RADS分類對GLM和乳腺癌診斷的診斷效能。病理結果為GLM的患者中，用超聲BI-RARDS分類評估為良性病變的病灶36個，評估為惡性病灶9個；而在病理確診為乳腺癌的患者中，用超聲BI-RADS分類診斷為良性病灶2個，診斷為惡性病灶44個，見表3。

BI-RADS分類鑒別診斷準確率為88.0%，靈敏度為95.7%，特異度為80.0%，陽性預測值為83.0%，陰性預測值為94.7%。使用ROC曲線來評價診斷效能，AUC為0.878，95%CI為0.793～0.937，與參考線比較差異具有統計學意義(AUROCs=0.878，P＜0.001)，見圖1。

表2 GLM和乳腺癌的聲像學特征比較[%(n/N)]

表3 二維超聲BI-RADS-US分類病灶檢出與病理結果比較(個)

圖1 BI-RADS分類對GLM和乳腺癌診斷效能的ROC曲線圖

2.4 典型病例分析

(1)病例一：GLM患者，病灶呈不規則形，平行生長，邊緣完整，不均質回聲，后方回聲增強，皮膚增厚，無鈣化、結構扭曲及導管變化，內部及邊緣見少許點狀血流信號，為BI-RADS 3類；最終手術病理結果提示為GLM，見圖2。

圖2 GLM病例為BI-RADS 3類

(2)病例二：乳腺癌患者，病灶呈不規則形，非平行生長，邊緣不完整，可見毛刺、成角，低回聲，后方回聲衰減，周圍結構扭曲，無鈣化、導管變化、皮膚改變及水腫，邊緣見少許點條狀血流信號，為BI-RADS 5類；最終手術病理結果提示為乳腺癌，見圖3。

圖3 乳腺癌病例為BI-RADS 5類

3 討論

GLM是1972年由Kessler等[3]首次報道的一種以乳腺小葉為中心的、少見的非特異性慢性炎性疾病，好發于育齡期經產婦女，常于非哺乳期發病，但目前病因尚未明確，大多數學者認為其發病機制與泌乳、感染、免疫、外傷及口服避孕藥等因素相關，有研究表明是否形成膿腫、有無吸煙史及是否感染克羅彭施特棒狀桿菌是復發的重要預后影響因素[4]。由于其臨床表現及影像學特征與乳腺癌非常相近，因此盡管國內外部分學者對GLM的影像學特征、分型等進行了相關的研究及報道，然而各種影像學檢查方法對其仍缺乏一定的特異性，導致臨床極易誤診，文獻報道誤診率為47%～63%[5-6]。因此，如何在復雜多樣的GLM聲像圖中探索更具有特征性的超聲特點，并能簡單、無創及有效地鑒別慢性GLM與乳腺癌的影像診斷方法，且同時能推廣應用于臨床則成為超聲醫生亟待研究的課題。

準確評估一個乳腺病變，關鍵是要從多個特征而非單個特征分析病變特點，而術語的多樣化容易引起困惑。自從2003年第1版BI-RADS分類超聲版發表以來，超聲取得了很大的發展，2013年第5版的BIRADS分類專為日常臨床工作設計，該規范中所含描述性的術語及其定義已經得到了美國放射學會超聲BI-RADS隸屬委員會的批準。使用這些術語無疑能夠確保報告清楚、簡練和規范，這些術語提供了合理的、完全有循證依據的超聲圖像描述分類，使超聲醫生與放射科醫生及臨床醫生間的溝通更簡便，并且有了統一的判斷標準使臨床醫生對病變的良惡性判斷和診治更準確。2013年的第5版BI-RADS分類較2003年的第4版增加了很多乳腺超聲的內容，刪除了邊界銳利等術語，并將后方回聲特征改為后方特征[7]。本研究結果顯示，按照最新版的BI-RADS分類，GLM與乳腺癌在方位、邊緣、回聲模式、后方回聲特征、鈣化、相關特征(包括結構扭曲、皮膚改變、水腫)等方面差異有統計學意義，而在乳腺組織構成、形狀、導管變化及伴隨特征之一的血管分布方面差異無統計學意義。傳統超聲在乳腺疾病描述及診斷中由于缺少統一標準而導致超聲報告中出現誤差和不確定性，這也是導致GLM診斷困難的原因之一，而BI-RADS有效克服了該缺點，應用BI-RADS分類減少描述混淆，有效提取和整合重要的、有價值的超聲征象信息，也提示了方位、邊緣、回聲模式、后方回聲特征、鈣化、相關特征(包括結構扭曲、皮膚改變、水腫)以上超聲征象在GLM和乳腺癌診斷中具有重要的良惡性評估及鑒別診斷的作用，而乳腺組織構成、形狀、導管變化及伴隨特征之一的血管分布方面則相對價值不大。詹維偉等[8]的研究初步解釋了和惡性相關的超聲BI-RADS描述術語所代表的病理學意義，乳腺癌呈現出邊緣不完整，組織病理學顯示其中83.5%腫塊的腫瘤細胞呈蟹足樣浸潤周圍組織，并向外擴散，該研究還發現細胞與間質的比值會導致腫塊內部回聲的改變，隨著細胞含量的相對增加，乳腺癌腫塊內部更可能表現為低回聲，在出現后方回聲衰減的43個腫塊中，有31例(占72.1%)在病理上表現出顯著的膠原化間質。而GLM的病理特征是以小葉為中心的肉芽腫性炎，局部微膿腫形成和非干酪樣壞死，內可見上皮樣細胞、中性粒細胞、多核巨細胞、淋巴細胞、漿細胞和嗜酸性粒細胞，這可能是本研究中部分超聲征象在IGM和乳腺癌中有所差異的病理學基礎[9-10]。

本研究中嚴格按照2013年第5版BI-RADS分類標準進行分類，其中的43例GLM患者(共45個病灶)和44例乳腺癌患者(共46個病灶)中，BI-RADS分類對GLM和乳腺癌的診斷準確率為88.0%，靈敏度為95.7%，特異度為80.0%，陽性預測值為83.0%，陰性預測值為94.7%。AUROCs為0.878，表明新版BIRADS分類診斷方法具有較好的鑒別診斷GLM與乳腺癌的能力，對臨床診治有明確的指導意義[11]。GLM由于聲像圖表現多樣，有時難以診斷，但通過綜合超聲圖像分析并予以BI-RADS分類，能有效將其與乳腺癌鑒別開來，避免過度治療及不必要的活檢，減輕患者心理負擔，而對于難以確定的非典型腫塊，仍然需要在BI-RADS分類之后進行穿刺活檢，然后進行組織病理定性，避免漏診和誤診[12]。

本研究的不足之處在于樣本量不多，也非多中心研究，故還需更大樣本量研究得出更詳細的結論，提出更準確的分類標準，在日后的工作中可以制定合適的評估分界線，同時對超聲醫師進行培訓達成共識，減少個體的主觀差異，從而更好地指導臨床醫生對包括GLM和乳腺癌在內的各種乳腺病變進行鑒別診斷，并合理地選擇臨床診治方案。

4 結論

超聲BI-RADS分類提供了標準化的描述術語和風險評估分類方法，在此基礎上對GLM和乳腺癌進行規范化的描述和分類，從而作出良惡性鑒別診斷，且操作簡單方便、無創及有效，具有較好的臨床應用價值。